Private AI یا هوش مصنوعی خصوصی رویکردی برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی با کنترل بیشتر بر داده‌ها، امنیت و محل پردازش اطلاعات است. سازمان‌ها می‌توانند این مدل‌ها را روی سرورهای داخلی، ابر خصوصی یا زیرساخت ترکیبی اجرا کنند تا اطلاعات حساس مطابق سیاست‌های امنیتی آن‌ها پردازش شود.
طبق توضیحات AI21 درباره Private AI، هدف این رویکرد فراهم‌کردن امکان استفاده از هوش مصنوعی در کنار حفاظت از اطلاعات سازمانی‌ست. البته اجرای داخلی به‌تنهایی امنیت را تضمین نمی‌کند و به طراحی صحیح زیرساخت و کنترل دسترسی نیاز دارد.
چرا سازمان‌ها به Private AI نیاز دارند؟
سازمان‌ها برای تحلیل اسناد، پاسخ‌گویی به پرسش‌های داخلی و خودکارسازی فرایندها از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. Private AI مزایای زیر را فراهم می‌کند:
- کنترل بیشتر بر محل ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها
- کاهش ریسک انتقال اطلاعات حساس به سرویس‌های عمومی
- اتصال مدل به اسناد و پایگاه دانش داخلی
- امکان مدیریت دسترسی‌ها و سیاست‌های امنیتی سازمان
برای اجرای هوش مصنوعی داخل سازمان به چه زیرساختی نیاز داریم؟
زیرساخت موردنیاز به اندازه مدل، تعداد کاربران و نوع پردازش بستگی دارد. اجزای اصلی عبارت‌اند از:
۱. سرور و منابع پردازشی
سرور باید پردازنده مرکزی (CPU)، حافظه RAM و فضای ذخیره‌سازی کافی داشته باشد. برای اجرای بسیاری از مدل‌های زبانی بزرگ، استفاده از GPU و حافظه گرافیکی (VRAM) مناسب نیز ضروری یا بسیار مؤثر است.
۲. ذخیره‌سازی اطلاعات
برای نگهداری مدل‌ها، اسناد سازمانی و داده‌های پردازش‌شده، به فضای ذخیره‌سازی سریع و قابل‌اعتماد نیاز داریم. SSD یا NVMe، پشتیبان‌گیری و رمزنگاری داده‌ها از ملاحظات مهم این بخش هستند.
۳. شبکه و امنیت
ارتباط پایدار میان سرورها، کاربران و منابع داده ضروری‌ست. تفکیک شبکه، فایروال، محدود کردن دسترسی‌های غیرضروری، رمزنگاری ارتباطات و پایش ترافیک به حفاظت از اطلاعات کمک می‌کنند.
۴. نرم‌افزار و مدیریت مدل
سیستم‌عامل، ابزار اجرای مدل، API و در صورت نیاز پایگاه داده برداری، اجزای نرم‌افزاری این معماری هستند. برای اتصال مدل به مستندات داخلی، می‌توان از روش RAG استفاده کرد تا مدل هنگام پاسخ‌گویی، اطلاعات مرتبط را از منابع سازمان بازیابی کند.
۵. برق و خنک‌سازی
سرورهای مجهز به GPU ممکن است برق و خنک‌سازی بیشتری نیاز داشته باشند. بنابراین، ظرفیت برق رک، تهویه و توان تجهیزات باید پیش از استقرار بررسی شود.
بیشتر بخوانید: AI Networking چیست و چه تفاوتی با شبکه‌های سنتی دارد؟
تفاوت Private AI با هوش مصنوعی عمومی چیست؟
تفاوت اصلی هوش مصنوعی خصوصی و سرویس‌های عمومی هوش مصنوعی، در معماری استقرار، میزان کنترل سازمان بر داده‌ها و نحوه مدیریت سیستم است. سرویس‌های عمومی معمولاً راه‌اندازی ساده‌تری دارند. استقرار خصوصی امکان کنترل بیشتری بر محیط اجرا و سیاست‌های امنیتی فراهم می‌کند.
مقایسه Private AI با هوش مصنوعی عمومی
| معیار | هوش مصنوعی عمومی | هوش مصنوعی خصوصی |
|---|---|---|
| نحوه استقرار | معمولاً از طریق سرویس آنلاین ارائه‌دهنده | روی سرور داخلی، ابر خصوصی یا محیط ترکیبی |
| کنترل بر زیرساخت | وابسته به امکانات ارائه‌دهنده | متناسب با مدل استقرار، بیشتر در اختیار سازمان |
| مدیریت داده‌ها | تابع قرارداد و سیاست‌های سرویس | قابل تنظیم بر اساس سیاست‌های سازمان |
| سفارشی‌سازی | وابسته به امکانات سرویس | امکان انتخاب مدل و اتصال به داده‌های داخلی |
| هزینه | معمولاً هزینه اشتراک یا مصرف | هزینه زیرساخت، استقرار، نگهداری و عملیات |
| مسئولیت نگهداری | بخش زیادی بر عهده ارائه‌دهنده | بخش بیشتری بر عهده سازمان یا مجری زیرساخت |
یک نکته مهم این است که همه سرویس‌های عمومی اطلاعات کاربران را برای آموزش مدل استفاده نمی‌کنند و برخی سرویس‌های سازمانی نیز قابلیت‌های امنیتی و ارتباط خصوصی دارند. بنابراین، برای مقایسه دقیق باید سیاست نگهداری داده، نحوه استفاده از درخواست‌ها، محل پردازش و امکانات امنیتی هر سرویس بررسی شود.
چالش‌های اجرای هوش مصنوعی خصوصی
مهم‌ترین چالش‌های اجرای Private AI عبارت‌اند از:
- هزینه بالا: تهیه سرور، GPU و تجهیزات زیرساختی.
- پیچیدگی فنی: نصب، پیکربندی و سازگاری نرم‌افزارها.
- نیروی متخصص: نیاز به کارشناسان زیرساخت، هوش مصنوعی و امنیت.
- مقیاس‌پذیری: نیاز به ارتقای منابع با افزایش کاربران.
- امنیت: ضرورت کنترل دسترسی و محافظت از داده‌ها.
بنابراین، انتخاب زیرساخت باید بر اساس نیاز سازمان، بودجه و الزامات امنیتی انجام شود.
آیا برای اجرای Private AI به سرور اختصاصی نیاز داریم؟
خیر. برای آزمایش اولیه یا اجرای مدل‌های کوچک، ممکن است زیرساخت موجود سازمان کافی باشد. اما اجرای مدل‌های بزرگ یا پاسخ‌گویی به کاربران متعدد، به منابع پردازشی و حافظه بیشتری نیاز دارد.
انتخاب تجهیزات باید بر اساس اندازه مدل، تعداد درخواست‌های هم‌زمان، سرعت پاسخ‌گویی مورد انتظار و الزامات امنیتی انجام شود؛ نه صرفاً بر اساس یک پیکربندی ثابت.
جمع‌بندی؛ زیرساخت مناسب، پیش‌نیاز اجرای امن هوش مصنوعی خصوصی
اجرای Private AI به ترکیبی از منابع پردازشی، ذخیره‌سازی، شبکه امن، نرم‌افزار مناسب و کنترل دسترسی نیاز دارد. طراحی درست این اجزا به سازمان کمک می‌کند از قابلیت‌های هوش مصنوعی استفاده کند و هم‌زمان کنترل بیشتری بر اطلاعات خود داشته باشد.
کارشناسان تتیس‌نت می‌توانند در بررسی نیازهای سرور، شبکه و دیتاسنتر و انتخاب تجهیزات متناسب با زیرساخت سازمان به شما مشاوره دهند. برای دریافت مشاوره با شماره 02191009322 تماس بگیرید.
منبع: AI21 – Private AI
سوالات متداول هوش مصنوعی خصوصی
1. آیا برای اجرای Private AI به GPU نیاز داریم؟
خیر، برخی مدل‌ها با CPU اجرا می‌شوند؛ اما برای مدل‌های بزرگ و پردازش‌های سنگین، GPU می‌تواند عملکرد بهتری ارائه دهد.
2. آیا Private AI بدون اینترنت قابل اجراست؟
بله، در صورت فراهم‌بودن مدل و وابستگی‌های نرم‌افزاری موردنیاز به‌صورت محلی، امکان اجرای آفلاین وجود دارد.
3. آیا برای استفاده از اطلاعات سازمان باید مدل را آموزش دهیم؟
خیر، در بسیاری از پروژه‌ها اتصال مدل آماده به اسناد داخلی با روش RAG کافی است.
